Evaluation of decriminalizing small amounts of illicit drugs in Victoria, BC: A seasonally adjusted interrupted time-series analysis of police data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2023, British Columbia (BC), Canada implemented a three-year pilot policy to decriminalize personal possession of a cumulative total of 2.5 g or less of opioids, cocaine, methamphetamine, and MDMA. Under this exemption, individuals found within the threshold are not subject to criminal charges, though possession above 2.5 g, possession in excluded locations (e.g., schools, airports), and trafficking remain criminal offences. This study evaluates the impact of this policy on police-reported drug-related offences, charges, and seizures in Victoria, BC. METHODS: Interrupted time-series analysis used police administrative data from the Victoria Police Department between January 2020 and December 2023. Monthly rates of drug-related offences, charges and seizures per 100,000 adults aged 15+ were analyzed across three policy phases: pre-announcement (run-in), policy awareness, and post-implementation. Autoregressive integrated moving average and mixed linear regression models were used to adjust for trend, seasonality and repeated measures. RESULTS: Offences and charges declined during the period prior to the implementation of decriminalization, but not during the decriminalization pilot. The mean weight of drugs seized per incident increased significantly post-implementation, but rates and proportions of seizures with cumulative drug weights <4.5 grams declined. CONCLUSION: Enforcement shifts preceded formal decriminalization, possibly reflecting anticipatory changes in policing practices. The post-implementation increases in seizure weights, alongside declining low-weight seizures, may indicate a reallocation of enforcement away from personal possession. To strengthen the impact of decriminalization, future efforts should prioritize clear policy communication, implementation training, and alignment between enforcement practices and public health goals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».